異常検知とは？相談事例、メリットや学習方法、手法、ディープラーニング活用を完全解説！

近年のAIの発達により、データ分析による異常検知システムを導入する企業が増えています。

この記事では、AIを活用した異常検知について、基本的な仕組みから実務に直結する内容まで体系的に解説しています。具体的には、使われる3つの学習方法と、ホテリング理論・LOF法・AutoEncoder・LSTMといった代表的なアルゴリズムの特徴、製造・金融・医療・インフラなど業界別の活用パターンを取り上げています。

さらに、AI Marketに実際に寄せられた相談事例として、販売データを使った不正兆候の早期検知、機械の稼働ログを活用した故障予知システムの構築、排水処理設備の画像解析による遠隔監視という3件を具体的に紹介しています。

関連記事：「AIによるデータ分析のメリット・デメリット・手法の特徴・導入方法・データ事例・ビッグデータ活用を徹底解説」

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異常検知（Anomaly Detection）とは？

異常検知（Anomaly Detection）とは、蓄積された大量のデータと比べて、通常とは異なるもの（異常）を検出する仕組みのことです。AIを用いた異常検知では、データから正常なパターンや正常・異常を区別する基準を学習し、それに基づいて異常の可能性があるデータを検出します。

異常検知は、統計的手法を用いても実現されていました。例えば、外れ値検出や変化点検出などがあり、これらは大量の数値データや時系列データを扱うことが一般的です。

簡単な異常の検知から、人が認識するのは不可能な微細な変化や機器が故障する前の前兆といった難しい異常の検知まで、様々な異常検知があり、不良品の判別や、クレジットカードの不正使用検知、システムの故障検知など、様々な業種で活用されています。

今後もIoTセンサーの普及やAI技術の発展により、さらなる活用の広がりが期待されます。

関連記事：「AIでデータ分析を行うメリットは？代表的手法・LLMの活用戦略・導入注意点と活用事例を徹底解説！」

データ分析から画像認識へ

異常検知は、主にデータセット内の通常とは異なる振る舞いを示すデータポイント（異常値）を特定する技術です。

一方で、画像認識AIを利用した異常検知も存在します。さらに、マイクを使った異音検知が使われることもあります。

画像認識を利用した異常検知は、特に製造業などで不良品検出に利用されており、ディープラーニング技術を駆使して画像内の異常を特定します。この手法では、画像データから特徴を抽出し、それらが通常のパターンからどれだけ逸脱しているかを評価します。

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LLMを活用したログ解析・異常検知

LLM（大規模言語モデル）を活用し、システムが出力するログのメッセージや発生順序を解析して、通常とは異なるパターンを検出する方法もあります。数値の変化だけでなく、ログに含まれる文章の意味や前後関係を考慮し、異常の可能性がある挙動を捉えます。

また、既存の監視システムが検知した異常について、LLMが関連ログを要約し、原因候補を提示する使い方もあります。この場合、LLMは異常の検知そのものではなく、検知後の状況把握や原因調査を支援する役割を担います。

ただし、LLMの出力には誤りが含まれる可能性があるため、誤検知や見逃しを評価し、既存の監視ルールや担当者による確認と組み合わせて運用することが重要です。

このように、異常検知はデータ分析の一分野として始まり、画像認識へと応用範囲を広げ、現在ではシステムの安定稼働やソフトウェア開発の品質向上を支える、より動的で複雑な領域へと進化を続けています。

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異常検知で使用される学習方法

異常検知システムを導入する際には、AIモデルについて理解しておくことが大切です。代表的なAIモデルの学習方法は以下の通りとなっています。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 半教師あり学習

教師あり学習

教師あり学習は、機械学習の代表的な学習手法で、学習させるデータを人間が事前にラベリングして、AIに学習をさせていきます。異常検知における教師あり学習は、データに対して「正常」「異常」とラベリングを行い、AIに学習することで異常かどうかを判断することができるようになります。

高い精度を保つためには、より多くのデータにラベリングをして学習させるアノテーション作業の精度が重要です。

こちらでアノテーション作業とは何か、なぜ重要なのか詳しく説明しています。

教師なし学習

教師なし学習とは、事前にラベリングをしていないデータでAIに学習をさせる方法です。

異常検知の機械学習においては、「異常」と判断できるデータ自体が少ないケースも多くあります。そこで有効なのが、「教師なし学習」です。

教師なし学習では、正常・異常のラベルが付いていないデータから分布や構造を捉え、周囲から大きく外れたデータなどを異常候補として検出します。一般に、学習データの大部分が正常であることを前提とします。

こちらで教師なし学習と教師あり学習の違いを詳しく説明しています。

半教師あり学習

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の両方のアプローチを組み合わせる学習方法です。ラベル付きデータとラベルなしデータを併用します。

ラベル付きデータとラベル付けされていないデータの両方を学習することで、予測精度を高めることができます。

ただし、ラベルなしデータが少ない場合は、学習データが限られてしまうため、正確なモデルの学習が困難になる場合があります。ラベルなしデータが少ない場合、教師なし学習の方が適切な場合もあります。

異常検知の活用分野（業界別）

各業界における異常検知の具体的な活用シーンについて詳しく説明していきます。

製造業

製造業では、生産ラインに設置された各種センサーからリアルタイムでデータを収集し、品質管理に活用しています。例えば、自動車部品の製造過程において、溶接時の温度や圧力が通常値から逸脱した場合に即座に検知することで、不良品の発生を防止します。

また、工作機械の振動データや電流値を常時監視することで、部品の磨耗や故障の予兆を捉え、計画的なメンテナンス（予知保全）を実現しています。これにより、突発的な機械の停止を防ぎ、生産性の向上につながっています。

関連記事：「予知保全に強いAI開発会社10選！日本最大級AIコンシェルジュ厳選」

金融

金融業では、取引の安全性確保に異常検知が重要な役割を果たしています。クレジットカードの利用データを分析し、普段と異なる利用パターン（例：短時間での大量取引や、普段と異なる地域での利用）を検知することで、不正利用を防止します。

また、株式市場では取引データをリアルタイムで監視し、市場操作の可能性がある不自然な取引パターンを検出することで、健全な市場運営を支援しています。

関連記事：「金融業界で今、AIがどのように活用されているか、AIによって金融業界がどのように変化していくかについて解説」

医療・ヘルスケア

医療分野では、画像診断支援に異常検知技術が活用されています。例えば、X線やMRI画像の分析において、AIが通常とは異なるパターンを検出することで、がんなどの疾病の早期発見をサポートします。

また、入院患者の心拍数や血圧などの生体データを継続的にモニタリングし、重篤な症状に至る前の微細な変化を捉えることで、適切な医療介入のタイミングを判断しています。

関連記事：「医療業界でAI導入が切実に必要とされる理由、メリット・AIによる具体的な解決法、活用事例、注意点・問題点をご紹介」

IT・通信業

IT業界では、システムの安定運用に異常検知が不可欠です。データセンターにおいて、サーバーのCPU使用率やメモリ消費量、ネットワークトラフィックを常時監視し、通常とは異なる動作パターンを検知することでシステム障害を未然に防いでいます。

また、セキュリティ面では、ログデータを分析してマルウェアの活動や不正アクセスの兆候を検知し、不審な活動の早期発見と対応を支援します。

小売

小売業では、販売データの分析に異常検知を活用しています。POSシステムから得られる販売データを分析し、特定商品の急激な売上変動を検知することで、在庫切れや過剰在庫を防止します。

また、冷蔵・冷凍設備の温度データを監視し、異常な温度上昇を検知することで、商品の品質維持と食品安全性の確保に役立てています。

エネルギー・インフラ

エネルギー・インフラ分野では、AIによる異常検知技術が重要な役割を果たしています。発電所や送電網など、社会の基盤となる設備では、わずかな異常が大規模な供給障害につながる可能性があるため、予防的な監視が不可欠です。

発電設備からは振動、温度、音響などの多様なデータが常時収集され、AIがこれらのパターンを分析して通常の運転状態からの逸脱を検出します。例えば、タービンの振動パターンに微細な変化が生じた場合、AIはこれを故障の前兆として識別し、技術者に警告を発することができます。

また、電力需要予測においても重要な役割を果たしています。AIは過去の消費パターンと現在のデータを比較し、異常な需要変動を検知することで電力会社が効率的な供給計画を立案できるよう支援します。

このような技術は排水処理の遠隔監視システムにも応用されています。排水処理施設では、ポンプや曝気装置などの機械設備の状態を常時モニタリングし、異常な動作パターンを検知することで、設備故障による処理能力の低下や環境リスクを未然に防いでいます。

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交通・運輸

交通分野では、車両の安全運行管理に異常検知を活用しています。列車や航空機のエンジン状態を示すセンサーデータを分析し、故障の予兆を検知することで、安全な運行を確保しています。

また、道路に設置されたセンサーから得られる交通量データを分析し、異常な渋滞パターンを検知することで、効率的な交通制御を実現しています。

さらに、輸送中のパレット上の荷崩れを検知する異常検知システムも実用化されています。

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異常検知のメリット

機械学習を活用した異常検知を活用することで、以下のようなメリットがあります。

• 生産性の向上
• 業務の属人化防止
• 人的ミスの防止

生産性の向上

異常検知システムを活用することで、生産性の向上につながります。人が目視で行っていた確認をシステム化することで、人件費の削減による生産性の向上につながります。

チェックを複数人でおこなっている場合や、深夜の時間などに人がチェックを行う場合でも、システム化により人手をかけることなく、24時間稼働することも可能となります。

これまで人が目視でチェックしていた部分をシステム化することで、より高度な仕事に人的リソース時間を回せるようになり、生産性の向上を図ることができます。

業務の属人化防止と技術の継承

異常検知を活用することで、近年の人手不足による業務の属人化を防ぐことができます。微細な変化から異常を判断するプロセスでベテラン従業員のスキルや経験だけに頼っている企業は少なくありません。

そのような職場では、既存スタッフの高齢化と人手不足により、若手の従業員に継承することが難しい状況があります。

異常検知システムを導入することで、こういった状況を防ぐことができます。機械学習により、ベテラン社員の高度な技術や知識を学習しシステム化可能です。

それにより、若手従業員でも高度な検知を行うことができるようになり、業務の属人化防止、そして技術継承が可能になります。

人的ミスの防止

異常検知システムを導入することで、人的ミスを防止し、品質の高い製品やサービスを提供することができるようになります。人の目によるチェック作業では、ミスや見落としをなくすことができません。

人が作業を行う以上、うっかりミスの発生やその日のコンディションによって作業の精度が変わるのを防ぐのは困難です。

また、同じ技量をもつ作業者が同じ作業を行っても、精度にバラつきがでることもあります。異常検知システムを活用することで、確認作業のばらつきや見落としの削減が期待できます。

ただし、誤検知や見逃しを踏まえた運用が必要です。

異常検知の仕組みと種類

異常検知には、いくつかの種類があります。代表的な種類は以下です。

• 外れ値検出
• 変化点検出
• 異常部位検出
• 色異常検出

外れ値検出

外れ値検出とは、通常予想されるデータ全体から大きく外れているデータを検出する方法です。過去に蓄積したデータから共通するデータの特徴や予想される結果から外れたデータを検出することができます。

AIによって正常なデータをより多く学習することで、検出精度を高めることができるようになります。

変化点検出

変化点検出とは、データの時系列データのパターンが急激に変化する箇所を検出する方法です。ある期間で特定のデータの急激な増減などを検出することができます。

変化点検出を使うことで、急な増減の発生を把握し、原因を調査することができます。

異常部位検出

異常部位検出とは、通常とは明らかに違う部分を検出する方法です。外れ値検出と違うのは、部分時系列で異常であるかを評価する点です。

外れ値検出はデータ全体から大きく外れた値を異常値として検出しますが、異常部位検出は過去からのデータの正常な区間から大きく外れた値を異常値として検出します。

色異常検出

色異常検出は、製品や対象物の色彩に関する異常を検出する特殊な方法です。これには、色相、彩度、明度などの色の属性を考慮した複合的な分析が含まれます。

例えば、製造ラインでの塗装品質管理では、微妙な色のずれや不均一性を高精度で検出することができます。また、食品業界では、果物や野菜の熟度や鮮度を色の変化から判断することも可能です。

色異常検出では、人間の目では判別が難しい微妙な色の違いも捉えることができ、さらに環境光の影響を考慮した補正も行うことができます。これにより、一貫性のある高精度な色検査が実現可能となっています。

関連記事：「画像認識AIによる色検査とは？仕組み・特徴・導入効果・事例を徹底解説！」

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異常検知でよく使われるデータ分析アルゴリズム

異常検知で使用される主要なデータ分析アルゴリズムについて詳しく説明していきます。

実際の異常検知では、データの特性や検出したい異常の種類に応じて、これらの手法を適切に選択する必要があります。多くの場合、複数の手法を組み合わせることで、より精度の高く実現できます。

ホテリング理論

ホテリング理論は統計的なアプローチに基づく手法です。この手法はデータが正規分布に従うという仮定のもと、その分布から著しく逸脱したデータポイントを異常として検出します。

単一の正規分布に従うデータに対して特に効果を発揮し、大域的な変化の検出に適しています。

一方で、複数のピークを持つデータや正規分布から大きく外れる分布を持つデータには適用が困難です。また、局所的な変化の検出には向いていないという制約があります。

k近傍法

k近傍法は各データポイント間の距離を基準とした手法です。着目するデータポイントから最も近いk個のデータポイントまでの距離を計算し、その距離に基づいて異常かどうかを判定します。

シンプルで直感的な手法であり、正規分布を仮定しないため様々なデータ分布に対応できます。

ただし、適切な距離の測り方やkの値の選択が結果を大きく左右します。また、データの次元が高くなったり、データ量が増えたりすると計算コストが急激に上昇する傾向があります。

局所外れ値因子法（LOF法）

LOF法はデータの局所的な密度に着目した手法です。各データポイントについて、その周辺の局所密度を計算し、近傍点の局所密度と比較することで異常度を算出します。

この手法は複雑なデータ分布にも対応でき、特に局所的な異常の検出に優れた性能を発揮します。

主成分分析（PCA）

主成分分析は次元削減の考え方を利用した手法です。データの主要な特徴を抽出し、その特徴空間でデータを再構築した際の誤差を基準として異常を判定します。

高次元データの扱いに長けており、データの内部構造を明らかにできるという利点があります。

ただし、線形な関係性のみを捉えるため、非線形な異常パターンの検出には適さない場合があります。

関連記事：「主成分分析（PCA）とは？因子分析との違い・メリット・デメリット・活用例を徹底解説！」

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシンは、データを分離する最適な超平面を見つけることで異常を検出します。正常データと異常データを分離する最適な境界を学習し、その境界を基準として異常を判定します。

高い汎化性能を持ち、カーネルトリックを用いることで非線形な境界も扱えます。また、One-Class SVMという正常データのみを用いて学習する変種も存在します。

関連記事：「サポートベクターマシン（SVM）とは？仕組みやメリット・デメリット、活用例を徹底解説」

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は確率モデルを用いた手法です。各データポイントが正常クラスまたは異常クラスに属する確率を計算し、その確率に基づいて異常かどうかを判定します。

実装がシンプルで結果の解釈が容易であり、確率的な予測が可能という特徴があります。しかし、線形の決定境界しか扱えないため、複雑なデータ分布には適さない場合があります。

ディープラーニングを活用した異常検知方法

ディープラーニングは機械学習の一種で、画像や複雑な時系列データから特徴を学習する異常検知に活用されています。ディープラーニングを活用した異常検知の技術は以下のようなものがあります。

• GAN：敵対的生成ネットワーク
• AutoEncoder：自己符号化器
• Metric learning：距離学習
• Deep SVDD
• LSTM（Long Short-Term Memory）

GAN（敵対的生成ネットワーク）

GANとは2つのニューラルネットワークを敵対させ、互いに競わせることで学習を深める仕組みで敵対的生成ネットワークと呼ばれています。GANは以下のような2つのニューラルネットワークを準備し学習させていきます。

• 生成ネットワーク：訓練用データを作成させる
• 識別ネットワーク：生成ネットワークが作成した訓練用のデータを本物か偽物か判別する

GANを用いた異常検知技術として代表的なものとして「AnoGAN」があります。AnoGANメカニズムは、GANに正常な画像だけを絞って十分に学習を行わせることで正常な画像を判断できるようになります。

「正常な画像ではないもの」＝「正常ではない画像」という識別が可能となり、異常を検知することができるようになります。

関連記事：「敵対的生成ネットワーク（GAN）とは？仕組みや特徴を徹底解説！」

AutoEncoder：自己符号化器

AutoEncoder（自己符号化器）は、入力されたデータから特徴を抽出するエンコーダと、抽出した特徴からデータを復元するデコーダで構成され、入力データと全く同じデータを復元するように学習されます。

復元する際に、入力データと復元データ間で発生する「復元誤差」を利用する手法です。

自己符号化器による手法は次の通りです。

1. 正常データだけを入力し、自己符号化器に学習させる
2. 判定したいデータを学習済みの自己符号化器に入力する
3. 復元誤差を算出する

正常データで学習した自己符号化器では、正常データの復元誤差が小さく、異常データの復元誤差が大きくなる傾向を利用します。復元誤差が設定した閾値を超えた場合に、異常候補として検出します。

自己符号化器は、この復元誤差の大きさで異常を検知することができる仕組みです。

自己符号化器を拡張した手法に変分自己符号化器（Variational Autoencoder, VAE）があります。確率的な要素を取り入れた手法です。

VAEは正常データの分布を学習し、その分布から大きく外れたデータを異常として検出します。

Metric learning：距離学習

Metric learning（距離学習）は似ているデータを近くに固めてプロットして学習を行います。Metricとは、2つのデータの間の距離のことを表します。

新たなデータを入力すると、既にプロットされているデータと別の場所にプロットされます。この別の場所にプロットされたデータが既に学習したデータと「距離が近い＝似ている」という判断をする手法です。

正常データとの距離が大きいほど、正常なパターンと異なる可能性が高いと判断し、異常候補として検出します。

Deep SVDD

Deep SVDDは、サポートベクトルデータ記述法（SVDD）をディープラーニングに拡張した手法です。ニューラルネットワークを用いてデータを特徴空間に写像し、その空間内で異常検知を行います。

Deep SVDDを半教師あり学習に拡張したDeep SADという手法もあります。ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用して異常検知を行います。

LSTM（Long Short-Term Memory）

LSTMは時系列データの異常検知に適したリカレントニューラルネットワークの一種です。過去のデータを考慮しながら、時系列データの異常を検出することができます。

関連記事：「時系列分析とは？特徴や手法、用いられるAIモデル、企業の活用事例を徹底解説！」

実際にAI Marketにいただいた異常検知のAI活用相談事例

AI Marketには、製造現場の品質改善や設備管理の高度化、管理業務の効率化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 得意先販売データを用いた品番別売上・拡売費率の異常検知
2. 機械の稼働データを活用した故障予知サービス・異常検知機能の構築
3. 排水処理設備における画像解析を活用した遠隔監視

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 得意先販売データを用いた品番別売上・拡売費率の異常検知

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：1,001人〜

要件・技術整理内容

お客様は、得意先ごとの品番別売上データと拡売費の情報をもとに、不正事案につながる可能性のある異常を早期に把握したいとお考えでした。現在行われている固定閾値による手動確認では、得意先ごとの取引特性や季節変動、品番ごとの販売傾向までは十分に反映できず、通常とは異なる値動きの中に埋もれた不自然な変化を見つけにくい状態でした。

毎月数百件の確認対象が発生しているため、人的負荷の大きさも課題となっていました。

そのため、得意先別・品番別の継続的な売上推移などを学習し、単純な閾値超過ではなく、平常時のパターンから外れる挙動を検知する仕組みが求められていました。加えて、異常を検知した際には、関係部門の担当者へ自動で通知する運用が想定されていました。

関連記事：「AIによる不正検知で精度は上がる？AI Marketのリアルな相談事例、仕組み・導入成功事例・費用の考え方をわかりやすく解説！」

② 機械の稼働データを活用した故障予知サービス・異常検知機能の構築

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：101〜500人

要件・技術整理内容

お客様は、既に取得している機器の稼働情報、故障履歴、センサーデータをもとに故障予知につながるサービス機能を構築したいとお考えでした。現在も各種データは蓄積されているものの、利用者にとって状態変化や故障予兆が把握しやすい形にはなっていないことが課題でした。

対象データには、運転時間、動作回数、警報アラームなどが含まれ、データ量や品質にばらつきがある環境です。

また、既存フロント画面を大きく変えずに異常検知オプションとして追加できる構成が望まれていました。バックグラウンドで定期的に更新される時系列データを処理し、利用者にとって理解しやすい画面表示や通知方法まで含めて設計する必要があります。

③ 排水処理設備における画像解析を活用した遠隔監視

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

お客様は、排水処理設備の管理業務を見直し、現場に行かなくても設備の状況を把握できる体制を整えたいとお考えでした。具体的には、AIによる画像認識を用いて設備の状態を遠隔で確認し、異常を検知したいというご相談でした。

特に重要機能として検討されていたのは、凝集状況の判定、汚泥界面の把握です。そして、異音や振動、流量計などのセンサーデータとの組み合わせによる異常検知を行います。

さらに、状態に応じて、設備制御や通知に結び付けたいという構想をお持ちでした。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、企業選定など人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でもAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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異常検知についてよくある質問まとめ

まとめ

異常検知とは、通常の状態やパターンから外れたデータや挙動を検出する技術です。AIを用いる場合は、正常なパターンや正常・異常を区別する基準をデータから学習します。

製造業をはじめ、金融、医療、インフラなど幅広い分野で活用されています。

異常検知システムを活用することで、これまではベテラン従業員の経験や知識によって判断してきた異常を、AIに判断させることで生産性の向上や業務の属人化防止、人的ミスの防止といった効果を期待することができます。

一方で、実際に自社へ導入するとなると、現状データの棚卸しや前処理設計、学習方法とアルゴリズムの選定、既存システムとの接続方法の検討など意思決定が連続して発生します。

社内にAIエンジニアがいない環境では、どの手法が自社の課題に合うかの判断だけでも相当な工数がかかります。

AI Marketでは、異常検知に関する相談を多数受けてきた専門のコンサルタントが、課題のヒアリングから技術要件の整理、実績のあるAI開発企業の選定まで無料で対応しています。

何から始めればよいかまだ整理できていない段階からでも相談いただけます。